你聽過十萬種不同的音色嗎？

AI如果見過十萬音色，會有多細膩、多真實？

在十萬音色的支撐下，它能否像人一樣讀懂情感、適配各種場景？

標貝科技全新發布的十萬音色·自然語音數據集，正在為這個答案提供最堅實的基礎。

該數據集覆蓋中英雙語，基于近百萬小時原始數據，經自研智能數據生產管線精細打磨，在數據規模、真實性、準確性三大核心指標上實現突破，為智能語音模型的精細化訓練提供堅實的基礎。

十萬音色 讓AI擺脫“千人一聲”

隨著AI語音交互技術不斷普及，市場對語音數據的質量、情感自然度及場景適配能力提出了更高要求。

標貝科技的十萬音色·自然語音數據集匯聚十萬音色及多樣情感表現，讓AI告別單一語調，在不同場景中都能自然交流、貼近真實。

01 數據亮點

（1）十萬音色、跨語言、多樣性音色

■ 收錄10萬音色，覆蓋中英雙語的超大規模音色庫。

■ 中文5萬音色以普通話為主，保留了不同說話人的自然發音差異，展現真實多樣的交流語境。

■ 英文5萬音色以母語為英語的說話人為主，涵蓋不同地區的自然發音特點，呈現全球英語的多元面貌。

（2）從基礎情緒到場景化風格

■ 數據集的情感標簽覆蓋了喜、怒、哀、樂、驚等基礎情緒，并進一步擴展到親切、嚴肅、冷淡、滄桑等更貼近真實交流的風格表現。

■ 在內容上，話題涵蓋個人成長、健康、歷史、娛樂、教育等多個領域，充分還原日常與專業場景中的溝通語境。無論是虛擬偶像的生動演繹，還是智能安防中的嚴謹播報，模型都能在這些豐富數據的支持下，輸出貼合情境的聲音表達。

02 智能數據生產管線：從百萬到十萬的“高純度”甄選

高質量語音數據的關鍵在于真實度與純凈度的平衡。

標貝科技基于30余項技術與10+個模型，構建了覆蓋數據全生命周期的智能生產管線，實現從粗篩到精修的多維質控，核心包括：

（1）音頻質量篩選

從音質、信噪比、頻帶檢測等多個維度進行嚴格把控，有效剔除噪聲過重、失真或異常片段，確保保留的音頻清晰、穩定。

（2）文本篩選

■ 依托自研的文本轉錄技術，將音頻內容高精度轉寫為文本，并結合智能文本篩選算法，自動識別和剔除與音頻無關、語義不完整或不合規的內容。

■ 在此基礎上，應用文本矯正模型，對標點、韻律等問題進行修正，確保語音與文本高度一致，字準高達95%+，為后續訓練提供精準可靠的配套數據。

（3）說話人分離

通過自研說話人分離技術，從多人對話中提取單一聲線，確保每個音色樣本獨立、可追溯，提升數據在說話人識別與合成訓練中的適配性。

最終，從近百萬小時源數據中，甄選出10萬高質量、多樣化的音色，為語音模型訓練提供兼具生態真實性與算法適配性的高維數據支撐。

03 全場景賦能，重構語音體驗

■ 說話人識別：十萬音色覆蓋多元聲學特征，為安防監控、身份核驗等需要精準識別聲線的應用提供堅實數據支持。

  ■ 說話人分離：真實多人數據結合自研分離技術，為會議記錄、電話客服等需要區分不同發言人的場景提升處理準確度。

■ 語音識別：基于覆蓋多場景、多風格、多情感的高字準的轉錄文本，結合相應的音頻數據，使系統在包含停頓、語氣詞等真實交流特征的環境中，依然能夠實現對內容的精準識別與對語境的有效理解。

  ■ 語音合成：多情感、多風格、跨語言的音色樣本，讓語音合成在虛擬人物、智能客服、內容播報等領域表現更自然、更貼近人聲。

如果現有數據無法滿足需求，標貝科技還可提供特定人群、特定場景、特定語種 的定制化服務，為您的語音AI提供最契合的訓練數據。